探索BERT与ResNet的融合策略进行多模态情感分析

资源摘要信息:"本资源涉及多模态情感分析，基于BERT和ResNet50的多种融合方法，属于数据学院人工智能课程的实验项目代码。本项目通过结合自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的技术，旨在分析和理解情感表达。具体而言，项目基于开源平台Hugging Face以及torchvision库开发，实现了五种不同的模型融合策略，其中包括两种基础的朴素融合方法和三种更高级的注意力机制融合方法。这些模型被封装在Models文件夹中供查看和使用。 在技术层面，本项目使用了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，该模型是一种预训练语言表示模型，擅长处理自然语言文本，而ResNet50（残差网络）是一种深度卷积神经网络，用于图像特征的提取。在多模态情感分析任务中，将图像和文本数据分别通过这两个模型处理，然后通过融合机制综合两个模态的信息，以提高情感分析的准确性和理解深度。 项目中提到的五种融合方法具体如下： 1. 2Naive：指两种基础的融合方法，通常指的是简单的拼接（concatenation）或者平均（averaging）两种模态的特征表示，然后将结果用于下游任务。 2. 3Attention：指的是三种基于注意力机制的融合方法，注意力机制能够在融合过程中对不同模态或模态内部的特征给予不同的重要性，从而更精细地调整特征的贡献。 为了运行本项目的代码，需要安装一系列Python包，包括但不限于Hugging Face的transformers库和PyTorch的torchvision库，以及scikit-learn等其他依赖。具体要求如下： - chardet==4.0.0：用于字符编码自动检测，方便处理不同编码格式的文本数据。 - numpy==1.22.2：一个强大的数学库，提供了多维数组对象，用于数学计算。 - Pillow==9.2.0：Python图像处理库，为图像处理提供了丰富的方法和接口。 - scikit-learn==1.1.1：一个强大的机器学习库，提供了各种经典的机器学习算法实现。 - torch==1.8.2 torchvision==0.9.2：PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理领域；torchvision是PyTorch的视觉库。 - tqdm==4.63.0：用于创建进度条的工具，使得在训练模型时能够直观地了解进度。 - transformers==4.18.0：由Hugging Face提供的自然语言处理模型库，包含了BERT在内的多种预训练模型。 压缩包子文件的文件名称列表为“Multimodal-Sentiment-Analysis-main”，意味着该项目的根目录文件名是“Multimodal-Sentiment-Analysis-main”，包含了多模态情感分析相关的代码文件、数据集、文档说明等。" 以上信息展示了项目的核心技术、实现细节和依赖环境，为研究人员和开发者提供了多模态情感分析的学习和实践材料。